COME APPARE IL CAOS DETERMINISTICO
|
|
- Rosina Caselli
- 6 anni fa
- Visualizzazioni
Transcript
1 COME APPARE IL CAOS DETERMINISTICO Serie temporale Spettro di potenza Quadro delle traiettorie Sezione di Poincaré Auto-somiglianza Sensibilità alle condizioni iniziali C. Piccardi e F. Dercole Politecnico di Milano ver. 27/11/2012 1/17
2 SERIE TEMPORALE E la registrazione dei valori assunti da una (o più) variabili al passare del tempo. Ad esempio, in un sistema a tempo continuo x& ( t) = y( t) = f ( x( t)) g( x( t)) In generale, l uscita è una funzione delle variabili di stato (spesso coincide con una delle variabili di stato). In regime caotico, y (t) ha un comportamento non periodico e apparentemente casuale. C. Piccardi e F. Dercole Politecnico di Milano ver. 27/11/2012 2/17
3 Esempio (a tempo continuo): barriera di potenziale con sollecitazione periodica (Moon and Holmes, 1979) x& 1 = x 2 1 x& 2 = ( F( x1 ) hx2 + U sin t) m dp( x) 2 F( x) = x(1 x ) dx La variabile misurata è la posizione: ( t) x1 ( t) y =. P(x) C. Piccardi e F. Dercole Politecnico di Milano ver. 27/11/2012 3/17
4 Esempio (a tempo discreto): la mappa logistica : (May, 1976) ( 1 x( )) x( t + 1) = r x( t) t Per r = 3. 9 l andamento di (t) x è non periodico. C. Piccardi e F. Dercole Politecnico di Milano ver. 27/11/2012 4/17
5 SPETTRO DI POTENZA Il segnale y (t) può essere scritto, utilizzando la trasformata di Fourier nella forma iφ( ω) Y ( ω) = Y( ω) e, 1 y ( t) = + Y ( ω) cos( ωt + φ( ω)) dω π 0 cioè come la somma di un infinità (non numerabile, in generale) di sinusoidi: la sinusoide di frequenza ω ha ampiezza proporzionale a Y (ω). La funzione Y (ω) si dice spettro di ampiezza. La funzione di potenza. 2 P ( ω) = Y( ω) si dice spettro C. Piccardi e F. Dercole Politecnico di Milano ver. 27/11/2012 5/17
6 Se y (t) è periodico, con periodo = 2π / ϖ può scrivere y (t) nella forma iφk T, utilizzando la serie di Fourier Y = Y e, si k k y( t) = Y(0) k= 1 Y k cos ( kϖ t + φ ) k Lo spettro è ad impulsi (= non nullo solo per ω multiplo di ϖ ). C. Piccardi e F. Dercole Politecnico di Milano ver. 27/11/2012 6/17
7 Un segnale caotico è caratterizzato da uno spettro a banda larga. Esempio: esperimento di Taylor-Couette: y (t) è la velocità del fluido misurata in un punto prefissato. regime periodico quasi-periodico caotico C. Piccardi e F. Dercole Politecnico di Milano ver. 27/11/2012 7/17
8 Esempio: sistema di Duffing (1918): x& 1 x& 2 = x 2 = α x 1 β x 3 1 h x 2 + qsint C. Piccardi e F. Dercole Politecnico di Milano ver. 27/11/2012 8/17
9 Esempio: sistema di Lorenz (1963) x& = σx + σy y& = rx y xz z& = bz + xy serie temporale x (t) spettro di potenza C. Piccardi e F. Dercole Politecnico di Milano ver. 27/11/2012 9/17
10 QUADRO DELLE TRAIETTORIE In regime caotico, le traiettorie rimangono limitate non ripassano mai da uno stato già visitato (= non periodicità) ma transitano arbitrariamente vicino ad esso sono caratterizzate da geometrie complesse Esempio: sistema di Lorenz (simulazione) x& = σx + σy y& = rx y xz z& = bz + xy C. Piccardi e F. Dercole Politecnico di Milano ver. 27/11/ /17
11 Esempio: sistema di Rössler (1976) (simulazione) x& = y z y& = x + ay z& = b + ( x c) z Esempio: traiettoria ricostruita da una serie temporale ottenuta sperimentalmente (concentrazione di un componente in una reazione chimica) C. Piccardi e F. Dercole Politecnico di Milano ver. 27/11/ /17
12 Esempio: sistema ( mappa ) di Henon (1976) (a tempo discreto). x( t + 1) = y( t + 1) = y( t) + 1 ax( t) bx( t) 2 Nel piano di stato (, y) x, la traiettoria è la successione di punti ( ( t), y( t) ) x, = 0,1, K t. C. Piccardi e F. Dercole Politecnico di Milano ver. 27/11/ /17
13 SEZIONE DI POINCARE Per il sistema a tempo continuo x & = f (x) di ordine n, la sezione di Poincaré è una superficie -dimensionale P, la quale è trasversale (in ( n 1) un punto z ) ad un ciclo limite γ. La traiettoria che parte da P nei punti z ( 1), z(2), K. z(0) P riattraverserà Quindi x & = f (x) definisce (vicino a γ ) un sistema a tempo discreto (mappa di Poincaré) z ( t + 1) = P( z( t)) dove z R n 1, z = P(z). C. Piccardi e F. Dercole Politecnico di Milano ver. 27/11/ /17
14 La mappa di Poincaré può essere definita anche per un sistema a tempo continuo x ( t) = f ( t, x( t)) T > ): & periodico rispetto a t (con periodo 0 f ( t, x) = f ( t + T, x), per ogni t, x E sufficiente considerare la mappa di periodo T (o mappa stroboscopica ): z ( k + 1) = P( z( k)) dove ( k) x( kt ) k = 0,1,2,K. z =, Sulla sezione di Poincaré, si visualizza quindi la traiettoria del sistema a tempo discreto z ( k + 1) = P( z( k)) C. Piccardi e F. Dercole Politecnico di Milano ver. 27/11/ /17
15 In regime caotico, la sezione di Poincaré evidenzia un insieme limitato caratterizzato da geometria complessa. Esempio: barriera di potenziale con sollecitazione periodica. Esempio: laser: sezione di Poincaré ricavata mediante esperimenti. C. Piccardi e F. Dercole Politecnico di Milano ver. 27/11/ /17
16 AUTO-SOMIGLIANZA In regime caotico, la traiettoria possiede geometria auto-somigliante : la sua struttura geometrica si riproduce a scala arbitrariamente piccola. Esempio: zoom nella traiettoria della mappa di Henon. La struttura a 6 bande si ripete all infinito. C. Piccardi e F. Dercole Politecnico di Milano ver. 27/11/ /17
17 SENSIBILITÀ ALLE CONDIZIONI INIZIALI In regime caotico, stati iniziali arbitrariamente vicini danno luogo a traiettorie che, in tempo finito, risultano tra loro distanti. Evoluzione di un piccolo insieme contenente 10 4 stati iniziali. Dopo un po di tempo, le traiettorie sono praticamente incorrelate (parametri: σ = 10, b = 8/ 3, r = 28). C. Piccardi e F. Dercole Politecnico di Milano ver. 27/11/ /17
ATTRATTORI CAOTICI. Attrattori. Classificazione degli attrattori: equilibri, cicli, tori, caos. Esponenti di Liapunov di attrattori
ARAORI CAOICI Attrattori Classificazione degli attrattori: equilibri, cicli, tori, caos Esponenti di Liapunov di attrattori Sistemi dissipativi C. Piccardi e F. Dercole Politecnico di Milano - 06/12/2012
DettagliINSIEMI FRATTALI. Dimensione di un insieme. Insiemi frattali elementari. Dimensioni frattali. Insiemi frattali e sistemi dinamici
INSIEMI FRATTALI Dimensione di un insieme Insiemi frattali elementari Dimensioni frattali Insiemi frattali e sistemi dinamici C. Piccardi e F. Dercole Politecnico di Milano - 30/11/2011 1/29 Caratteristiche
DettagliANALISI DI SERIE TEMPORALI CAOTICHE (1)
ANALISI DI SERIE TEMPORALI CAOTICHE (1) Problematiche Ricostruzione dello stato Dimensione di embedding C. Piccardi e F. Dercole Politecnico di Milano ver. 28/12/2009 1/15 Per studiare e comprendere appieno
DettagliANALISI PICCO-PICCO. Diagramma picco-picco. Dinamica picco-picco. Diagramma dei tempi di ritorno. Calcolo del primo esponente di Liapunov
ANALISI PICCO-PICCO Diagramma picco-picco Dinamica picco-picco Diagramma dei tempi di ritorno Calcolo del primo esponente di Liapunov C. Piccardi e F. Dercole Politecnico di Milano - 28/2/2009 /2 DIAGRAMMA
DettagliSTRADE AL CAOS. Sistemi parametrizzati. Cascata di raddoppi di periodo (cascata di Feigenbaum) Rottura di toro. Caos alla Shilnikov.
STRADE AL CAOS Sistemi parametrizzati Cascata di raddoppi di periodo (cascata di Feigenbaum) Rottura di toro Caos alla Shilnikov Intermittenza Crisi C. Piccardi e F. Dercole Politecnico di Milano ver.
DettagliSINCRONIZZAZIONE. Cos è (e cosa non è) la sincronizzazione. Sincronizzazione di fase di oscillatori periodici
SINCRONIZZAZIONE Cos è (e cosa non è) la sincronizzazione Sincronizzazione di fase di oscillatori periodici Sincronizzazione di fase di oscillatori caotici Sincronizzazione completa C. Piccardi e F. Dercole
Dettagli06. Analisi Armonica. Controlli Automatici. Prof. Cesare Fantuzzi Ing. Cristian Secchi Ing. Federica Ferraguti
Controlli Automatici 6. Analisi Armonica Prof. Cesare Fantuzzi Ing. Cristian Secchi Ing. Federica Ferraguti ARSControl - DISMI - Università di Modena e Reggio Emilia E-mail: {nome.cognome}@unimore.it http://www.arscontrol.org/teaching
DettagliSviluppo in serie di Fourier
... Sviluppo in serie di Fourier Consideriamo una funzione periodica f di periodo T: f(t) = f(t+t) t Qualunque funzione periodica di periodo T può essere rappresentata mediante lo sviluppo in serie di
DettagliLezione 5: Processi Stocastici - Analisi in frequenza
ELABORAZIONE dei SEGNALI nei SISTEMI di CONTROLLO Lezione 5: Processi Stocastici - Analisi in frequenza Motivazioni Spettro e densità spettrale TD Proprietà formali Esempi Trasformata inversa Spettro e
DettagliPendolo senza attrito
Pendolo senza attrito l m ϕ equazione del moto : mlϕ '' = mg sinϕ ϕ '' = y'' = k sin y, k > 0 g sinϕ l Pendolo senza attrito Trasformiamo l equazione in un sistema autonomo bidimensionale conservativo
DettagliI Segnali nella comunicazione
I Segnali nella comunicazione Nella lingua italiana il termine segnale indica una convenzione, la cui unzione è quella di comunicare qualcosa ( segnale di Partenza, segnale di aiuto, segnale stradale ecc.).
DettagliLezioni di acustica. Analisi del segnale sonoro
Lezioni di acustica Analisi del segnale sonoro ONDA SINUSOIDALE sin 2 sin 2 sin A è l'ampiezza ω è la pulsazione (o velocità angolare, indica quanti periodi ci sono in un intervallo di 2π) è la requenza,
DettagliTipi di Processi Stocastici
Processi Stocastici Definizione intuitiva: un processo stocastico è un insieme ordinato di variabili casuali, indicizzate dal parametro t, spesso detto tempo. Definizione rigorosa: dati uno spazio di probabilità
DettagliDispense del corso di Elettronica L Prof. Guido Masetti
Dispense del corso di Elettronica L Prof. Guido Masetti Teoria dei Segnali e Sistemi Sommario Architettura dei sistemi per l'elaborazione dell'informazione Informazione e segnali Teoria dei segnali Analisi
DettagliANALISI MATEMATICA 3. esercizi assegnati per la prova scritta del 31 gennaio 2011
esercizi assegnati per la prova scritta del 31 gennaio 2011 Esercizio 1. Per x > 0 e n N si ponga f n (x) = ln ( n 5 x ) a) Provare l integrabilità delle funzioni f n in (0, + ). 3 + n 4 x 2. b) Studiare
DettagliEsercizi su esponenziali, coni, cilindri, superfici di rotazione
Esercizi su esponenziali, coni, cilindri, superfici di rotazione Esercizio 1. Risolvere exp (exp (z)) = i. Esercizio. Risolvere i exp(z)z 4 + i exp(z)(1 + i) z 4 i 1 = 0. Esercizio. Risolvere exp(z) =
DettagliAudio Digitale. Cenni sulle onde. Multimedia 1
Audio Digitale Cenni sulle onde 1 Suono e Audio Il suono è un insieme di onde meccaniche longitudinali. L oggetto che origina il suono produce una vibrazione che si propaga attraverso un mezzo modificando
DettagliCONTROLLI AUTOMATICI Ingegneria Gestionale ANALISI ARMONICA
CONTROLLI AUTOMATICI Ingegneria Gestionale http://www.automazione.ingre.unimore.it/pages/corsi/controlliautomaticigestionale.htm ANALISI ARMONICA Ing. Federica Grossi Tel. 059 2056333 e-mail: federica.grossi@unimore.it
DettagliMaria Prandini Dipartimento di Elettronica e Informazione Politecnico di Milano
Note relative a test di bianchezza rimozione delle componenti deterministiche da una serie temporale a supporto del Progetto di Identificazione dei Modelli e Analisi dei Dati Maria Prandini Dipartimento
DettagliDerivate distribuzionali Trasformata di Fourier di distribuzioni Teorema di Campionamento
Derivate distribuzionali Trasformata di Fourier di distribuzioni Teorema di Campionamento Docente:Alessandra Cutrì Derivata distribuzionale Vogliamo estendere il concetto di derivata alle distribuzioni
DettagliRisoluzione di sistemi lineari
Risoluzione di sistemi lineari Teorema (Rouché-Capelli) Dato il sistema di m equazioni in n incognite Ax = b, con A M at(m, n) b R n x R n [A b] si ha che: matrice dei coefficienti, vettore dei termini
DettagliTeoria dei Segnali Trasmissione binaria casuale; somma di processi stocastici
eoria dei Segnali rasmissione binaria casuale; somma di processi stocastici Valentino Liberali Dipartimento di Fisica Università degli Studi di Milano valentino.liberali@unimi.it eoria dei Segnali rasmissione
DettagliScomposizione in fratti semplici
0.0.. Scomposizione in fratti semplici La determinazione dell evoluzione libera e dell evoluzione forzata di un sistema lineare stazionario richiedono l antitrasformazione di una funzione razionale fratta
DettagliANALISI ARMONICA. G(s) Analisi armonica. Funzione di risposta armonica
CONTROLLI AUTOMATICI Ingegneria della Gestione Industriale e della Integrazione di Impresa http://www.automazione.ingre.unimore.it/pages/corsi/controlliautomaticigestionale.htm ANALISI ARMONICA Analisi
DettagliCapitolo 6. Variabili casuali continue. 6.1 La densità di probabilità
Capitolo 6 Variabili casuali continue Le definizioni di probabilità che abbiamo finora usato sono adatte solo per una variabile casuale che possa assumere solo valori discreti; vediamo innanzi tutto come
Dettagli1 Rette e piani in R 3
POLITECNICO DI MILANO. FACOLTÀ DI INGEGNERIA INDUSTRIALE. Analisi e Geometria 1. Sez. D - G. Docenti: Federico G. Lastaria, Mauro Saita, Nadir Zanchetta,. 1 1 Rette e piani in R 3 Una retta parametrizzata
Dettagli1 Distanza di un punto da una retta (nel piano)
Esercizi 26/10/2007 1 Distanza di un punto da una retta (nel piano) Sia r = {ax + by + c = 0} una retta. Sia P = (p 1, p 2 ) R 2 un punto che non sta sulla retta r. Vogliamo vedere se si può parlare di
DettagliAnalisi armonica su dati campionati
Sistemi di misura digitali Analisi armonica su dati campionati - 1 Analisi armonica su dati campionati 1 - Troncamento del segnale Distorsione di leakage L analisi di Fourier è un metodo ben noto per ottenere
DettagliTutorato di Complementi di Analisi Matematica e Statistica Parte di Analisi 6 e 10 aprile 2017
Tutorato di Complementi di Analisi Matematica e Statistica Parte di Analisi 6 e 10 aprile 2017 Esercizi: serie di potenze e serie di Taylor 1 Date le serie di potenze a.) n=2 ln(n) n 3 (x 5)n b.) n=2 ln(n)
DettagliCOMPLEMENTI DI ANALISI MATEMATICA DI BASE. Prova scritta del 26 gennaio 2005
Prova scritta del 26 gennaio 2005 Esercizio 1. Posto B = x R 2 : x 2 2}, sia f n } una successione di funzioni (misurabili e) integrabili in B tali che f n f q.o. in B e, per ogni n N, f n (x) 2 x 3 per
DettagliNella modulazione di ampiezza, si trasmette il segnale. v R (t) = (V 0 + k I x(t)) cos (2πf 0 t).
Cenni alla Modulazione di Ampiezza (AM) Nella modulazione di ampiezza, si trasmette il segnale v(t) = (V 0 + k I x(t)) cos (πf 0 t), dove x(t) è il segnale di informazione, con banda B, e f 0 è la frequenza
DettagliChe cos'è il caos? Caos Dove comincia il caos si arresta la scienza classica (1987) L'aspetto irregolare della natura sono stati dei veri rompicapo
Che cos'è il caos? Che cos'è il caos? Poincarè nel 1903 afferma che : una causa piccolissima che sfugga alla nostra attenzione determina un effetto considerevole che non possiamo mancare di vedere, e allora
DettagliCAMPIONAMENTO DI SEGNALI
CAMPIONAMENTO DI SEGNALI Alla base della discretizzazione di un segnale sorgente continuo sono i due procedimenti distinti di discretizzazione rispetto al tempo, detto campionamento, e rispetto all'ampiezza,
DettagliElaborazione nel dominio delle frequenze. Elaborazione delle immagini digitali 1
Elaborazione nel dominio delle frequenze Elaborazione delle immagini digitali 1 Serie di Fourier Elaborazione delle immagini digitali 2 Introduzione alla trasformata di Fourier Una funzione periodica può
DettagliEsperimenti computazionali con Mathematica: la trasformata di Fourier
Matematica Open Source http://www.extrabyte.info Quaderni di Analisi Matematica 06 Esperimenti computazionali con Mathematica: la trasformata di Fourier Marcello Colozzo 3 0 5 5 0 Ω LA TRASFORMATA DI FOURIER
DettagliModelli probabilistici variabili casuali
Modelli probabilistici variabili casuali Le variabili casuali costituiscono il legame tra il calcolo della probabilità e gli strumenti di statistica descrittiva visti fino ad ora. Idea: pensiamo al ripetersi
DettagliRette e piani nello spazio Federico Lastaria, Analisi e Geometria 1. Politecnico di Milano Corso di Analisi e Geometria 1
ette e piani nello spazio Federico Lastaria, Analisi e Geometria 1 Politecnico di Milano Corso di Analisi e Geometria 1 Federico Lastaria federico.lastaria@polimi.it ette e piani nello spazio. 9 Gennaio
Dettagli08. Analisi armonica. Controlli Automatici
8. Analisi armonica Prof. Cesare Fantuzzi Ing. Cristian Secchi Ing. Alessio Levratti ARSControl - DISMI - Università di Modena e Reggio Emilia E-mail: {nome.cognome}@unimore.it http://www.arscontrol.org/teaching
Dettagli22 Coniche proiettive
Geometria e Topologia I (U1-4) 2006-giu-06 95 22 Coniche proiettive (22.1) Definizione. Sia K[x 0, x 1,..., x n ] l anello dei polinomi nelle indeterminate (variabili) x 0, x 1,..., x n. Un polinomio di
DettagliTeoria dei Segnali Richiami ai numeri complessi; serie e trasformata di Fourier
Teoria dei Segnali Richiami ai numeri complessi; serie e trasformata di Fourier Valentino Liberali Dipartimento di Fisica Università degli Studi di Milano valentino.liberali@unimi.it Teoria dei Segnali
DettagliFISICA APPLICATA 2 FENOMENI ONDULATORI - 1
FISICA APPLICATA 2 FENOMENI ONDULATORI - 1 DOWNLOAD Il pdf di questa lezione (onde1.pdf) è scaricabile dal sito http://www.ge.infn.it/ calvini/tsrm/ 08/10/2012 FENOMENI ONDULATORI Una classe di fenomeni
DettagliVi prego di segnalare ogni inesattezza o errore tipografico a Spazi metrici, spazi topologici, applicazioni continue ed omeomorfismi
ESERCIZI DI GEOMETRIA 3 Vi prego di segnalare ogni inesattezza o errore tipografico a mll@unife.it Spazi metrici, spazi topologici, applicazioni continue ed omeomorfismi Esercizio 1. Sia (X, d) uno spazio
DettagliForme indeterminate e limiti notevoli
Forme indeterminate e iti notevoli Limiti e continuità Forme indeterminate e iti notevoli Forme indeterminate Teorema di sostituzione Limiti notevoli Altre forme indeterminate 2 2006 Politecnico di Torino
DettagliAnalisi Matematica 2 per Matematica Esempi di compito, secondo semestre 2012/2013
Analisi Matematica 2 per Matematica Esempi di compito, secondo semestre 2012/2013 Primo compito. Si consideri la regione stokiana E di R 3 definita dalle disuguaglianze: { + y 2 a 2 0 z tan α)x b) dove
DettagliSISTEMI DI CONTROLLO Ingegneria Meccanica e Ingegneria del Veicolo.
SISTEMI DI CONTROLLO Ingegneria Meccanica e Ingegneria del Veicolo http://www.dii.unimore.it/~lbiagiotti/sistemicontrollo.html Banda passante e sviluppo in serie di Fourier Ing. Luigi Biagiotti e-mail:
DettagliCampionamento e quantizzazione
Corso di Laurea a Distanza in Ingegneria Elettrica Corso di Comunicazioni Elettriche Campionamento e quantizzazione A.A. 2008-09 Alberto Perotti DELEN-DAUIN Conversione analogico-digitale L elaborazione
DettagliCorso di Analisi Matematica Limiti di funzioni
Corso di Analisi Matematica Limiti di funzioni Laurea in Informatica e Comunicazione Digitale A.A. 2013/2014 Università di Bari ICD (Bari) Analisi Matematica 1 / 39 1 Definizione di ite 2 Il calcolo dei
DettagliEsercizi di Fisica Matematica 3, anno , parte di meccanica hamiltoniana e quantistica
Esercizi di Fisica Matematica 3, anno 014-015, parte di meccanica hamiltoniana e quantistica Dario Bambusi 09.06.015 Abstract Gli esercizi dei compiti saranno varianti dei seguenti esercizi. Nei compiti
DettagliProbabilità e Statistica Esercizi
Corso di PIANIFICAZIONE DEI TRASPORTI 1 ing. Antonio Comi Marzo 2006 Probabilità e Statistica Esercizi 1 Variabile aleatoria X(E): funzione che associa ad un evento E dello spazio delle prove un numero
DettagliEsercitazione di Geometria I 13 dicembre Esercizio 1. Esercizio 2. Esercizio 3
Esercitazione di Geometria I 13 dicembre 2008 a. Completa la seguente definizione: i vettori v 1, v 2,..., v n del K-spazio vettoriale V si dicono linearmente dipendenti se... b. Siano w 1, w 2, w 3 vettori
DettagliFondamenti di Automatica
Fondamenti di Automatica Introduzione e modellistica dei sistemi Introduzione allo studio dei sistemi Modellistica dei sistemi dinamici elettrici Modellistica dei sistemi dinamici meccanici Modellistica
DettagliStatistica Applicata all edilizia: alcune distribuzioni di probabilità
Statistica Applicata all edilizia: Alcune distribuzioni di probabilità E-mail: orietta.nicolis@unibg.it 23 marzo 2010 Indice Distribuzioni di probabilità discrete 1 Distribuzioni di probabilità discrete
DettagliELEMENTI SCIENTIFICI ED ELETTRONICI APPLICATI AI SISTEMI DI TELECOMUNICAZIONI
ELEMENTI SCIENTIFICI ED ELETTRONICI APPLICATI AI SISTEMI DI TELECOMUNICAZIONI prerequisiti e strumenti matematici e fisici per l elettronica delle telecomunicazioni Ing. Nicola Cappuccio 2014 U.F.5 ELEMENTI
DettagliESERCIZI SVOLTI SU: GEOMETRIA TRIDIMENSIONALE. 2. Fissato un sistema di riferimento cartesiano dello spazio euclideo O, i, j, k,
ESERCIZI SVOLTI SU: GEOMETRIA TRIDIMENSIONALE 1. Fissato un sistema di riferimento cartesiano dello spazio euclideo O, i, j, k, determinare un equazione omogenea del piano parallelo al vettore v = i+j,
DettagliIn realtà i segnali con i quali dobbiamo confrontarci più frequentemente sono limitati nel tempo
Segnali trattati sino ad ora: continui, durata infinita,.. Su essi sono stati sviluppati strumenti per analizzare output di circuiti e caratteristiche del segnale: Risposta all impulso, prodotto di convoluzione,
DettagliPROCESSI CASUALI 1 Fondamenti di segnf a o lin d e a t m ra e s n mtii s T si L o C ne
PROCESSI CASUALI Fondamenti di segnali Fondamenti e trasmissione TLC Segnali deterministici Un segnale (t) si dice deterministico se è una funzione nota di t, cioè se ad un qualsiasi istante di tempo t
Dettagli7. Forze elastiche. Nella figura 1 il periodo è T = 2s e corrisponde ad un moto unidimensionale limitato tra i valori x = 0 ed x = 1.
1 Moti periodici 7. Forze elastiche Un caso particolare di moto accelerato è un moto periodico. In figura 1 è riportato un esempio di moto periodico unidimensionale. Un moto periodico si ripete identicamente
DettagliDISTRIBUZIONI SINGOLARI E FUNZIONE DENSITÀ
2/3 DISTRIBUZIONI SINGOLARI E "FUNZIONE" DELTA DI DIRAC 0/ DISTRIBUZIONI SINGOLARI E FUNZIONE DENSITÀ Consideriamo una distribuzione continua di una data quantità Q ad esempio la carica elettrica o la
DettagliAnalisi della disponibilità d acqua. Valutazione dell impianto attraverso il calcolo di un indice economico (criterio)
Analisi della disponibilità d acqua Valutazione dell impianto attraverso il calcolo di un indice economico (criterio) Approccio diverso a seconda del criterio di valutazione Nel caso di criterio statistico
DettagliCorso di Laurea in Matematica Geometria 2. Foglio di esercizi n. 5 a.a Soluzioni
Corso di Laurea in Matematica Geometria 2 Foglio di esercizi n. 5 a.a. 2015-16 Soluzioni Gli esercizi sono presi dal libro di Manetti. Per svolgere questi esercizi, studiare con cura i paragrafi 10.1,
DettagliSerie trigonometriche e di Fourier Ci occuperemo di serie le cui ridotte N-esime sono polinomi trigonometrici di grado (o ordine) N:
Serie trigonometriche e di Fourier Ci occuperemo di serie le cui ridotte N-esime sono polinomi trigonometrici di grado (o ordine) N: S N (x) = N n=0 (a n cos (nx) + b n sin (nx)), a n, b n R (periodiche
DettagliX (o equivalentemente rispetto a X n ) è la
Esercizi di Calcolo delle Probabilità della 5 a settimana (Corso di Laurea in Matematica, Università degli Studi di Padova). Esercizio 1. Siano (X n ) n i.i.d. di Bernoulli di parametro p e definiamo per
DettagliINGEGNERIA E TECNOLOGIE DEI SISTEMI DI CONTROLLO Il teorema di Shannon
INGEGNERIA E TECNOLOGIE DEI SISTEMI DI CONTROLLO Il teorema di Shannon Prof. Carlo Rossi DEIS - Università di Bologna Tel: 051 2093024 email: crossi@deis.unibo.it Introduzione Il teorema di Shannon, o
DettagliElementi di base delle vibrazioni meccaniche
Elementi di base delle vibrazioni meccaniche Vibrazioni Le vibrazioni sono fenomeni dinamici che ci circondano costantemente. La luce, il suono, il calore sono i fenomeni vibratori a noi più evidenti.
DettagliCompiti d Esame A.A. 2005/2006
Compiti d Esame A.A. 25/26 UNIVERSITÀ DEGLI STUDI DI PERUGIA A.A. 25/26 I Esercitazione 21 Aprile 26 { y = xy ln(xy) si chiede di dimostrare che: y(1) = 1, (a) ammette un unica soluzione massimale y =
DettagliMatematica II. Risolvere o integrare una e.d. significa trovarne tutte le soluzione, che costituiscono il cosidetto integrale generale.
Definizione Si dice equazione differenziale di ordine n nella funzione incognita y = y (x) una relazione fra y, le sue derivate y,..., y (n), e la variabila indipendente x Risolvere o integrare una e.d.
DettagliESERCIZI DI MATEMATICA APPLICATA
ANTONIO LEACI Analisi Complessa ( È data la funzione: f(z (z2 + e z sin z Si studi l analiticità di f(z nel piano complesso C Si determinino e si classifichino le eventuali singolarità Si calcoli il residuo
DettagliII Appello di Calcolo delle Probabilità Laurea Triennale in Matematica 2016/17
II Appello di Calcolo delle Probabilità Laurea Triennale in Matematica 6/7 Martedì 4 febbraio 7 Cognome: Nome: Email: Se non è espressamente indicato il contrario, per la soluzione degli esercizi è possibile
DettagliIl tema proposto può essere risolto seguendo due ipotesi:
Per la trattazione delle tecniche TDM, PM e Trasmissione dati si rimanda alle schede 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47 e 48 del libro Le Telecomunicazioni del Prof. F. Dell Aquila. Il tema proposto può essere
DettagliI a settimana di novembre
L. Seta I a settimana di novembre Metodi Matematici per l Economia 2016 2 Settimana 1 Successioni e dinamica di popolazione 1.1 I concetti chiave di questa settimana... 1.1.1 Scoprire uno schema in una
DettagliLEZIONE 12. v = α 1 v α n v n =
LEZIONE 12 12.1. Combinazioni lineari. Definizione 12.1.1. Sia V uno spazio vettoriale su k = R, C e v 1,..., v n V vettori fissati. Un vettore v V si dice combinazione lineare di v 1,..., v n se esistono
DettagliSommario. Parte 5 Analisi delle Vibrazioni per il Monitoraggio e la Diagnostica. Meccanica delle Vibrazioni II modulo 5 1
Sommario La manutenzione Tecniche di monitoraggio Monitoraggio mediante analisi delle vibrazioni Tecniche di analisi del segnale Sorgenti di vibrazione Concetti base Meccanica delle Vibrazioni Analisi
DettagliParte Prima Analisi Spettrale
Obiettivo di questo ciclo di lezioni è l acquisizione di nozioni di base per: 1. la descrizione del segnale sismico (analisi spettrale) e per la sua misura sperimentale (risposta strumentale). l interpretazione
DettagliFormulario di Geometria Analitica a.a
Formulario di Geometria Analitica a.a. 2006-2007 Dott. Simone Zuccher 23 dicembre 2006 Nota. Queste pagine potrebbero contenere degli errori: chi li trova è pregato di segnalarli all autore zuccher@sci.univr.it).
DettagliANALISI DI FOURIER. 2πk. è periodica di periodo T. Più precisamente, essendo. T x + 2π = cos. s(x) = s x + T ) T +α. f(x) dx
ANALISI DI FOURIER Sia >. Una funzione f, definita per x R, si dice periodica di periodo, se f(x + = f(x, x R. ( Se una funzione è periodica di periodo, essa è anche periodica di periodo, 3,..., k,....
Dettagli( ) = f ( x ) o. ( ) = f ( x ). Per convenzione, davanti al periodo, utilizzeremo sempre il segno +. Il periodo di una funzione. prof. D.
Il periodo di una funzione prof. D. Benetti Definizione 1: Sia f :D R una funzione, D R e sia T un numero reale positivo. Si dice che f è periodica di periodo T se, per ogni x D e per ogni k Z, si ha (
DettagliAscoltare Fourier. Segnali audio. ω o. θ è l angolo di fase
Ascoltare Fourier Jean Baptiste Joseph Fourier 1768 Auxerre 1830 Parigi Matematico francese, partecipò alla rivoluzione francese e seguì Napoleone in Egitto come membro della spedizione scientifica. Studiò
DettagliSegnali e Sistemi (Ingegneria Informatica)
Segnali e Sistemi (Ingegneria Informatica) Lezione 3 last update Oct 17, 2004 c 2004 Finesso, Pavon, Pinzoni 1 SIMMETRIE DEI SEGNALI - Simmetria pari (Definizioni analoghe nel caso discreto) Segnale pari
DettagliSISTEMI ELEMENTARI DEL 1 o E 2 o ORDINE
CONTROLLI AUTOMATICI Ingegneria della Gestione Industriale e della Integrazione di Impresa http://www.automazione.ingre.unimore.it/pages/corsi/controlliautomaticigestionale.htm SISTEMI ELEMENTARI DEL o
DettagliESERCIZIARIO SULL'APPLICAZIONE DELLE DERIVATE
ESERCIZIARIO SULL'APPLICAZIONE DELLE DERIVATE Determinare l incremento della funzione f (x) = x 2 relativo al punto x 0 e all incremento x x 0, nei seguenti casi:. x 0 =, x = 2 2. x 0 =, x =. 3. x 0 =,
DettagliPulse Amplitude Modulation (PAM) 2 Scelta delle risposte impulsive dei filtri in trasmissione e ricezione
Pulse Amplitude Modulation (PAM 1 Definizione La trasmissione di una sequenza di numeri {a k } mediante un onda PAM consiste nel generare, a partire dalla sequenza {a k } il segnale a tempo continuo u(t
DettagliLe trasformazioni geometriche nel piano cartesiano. x = ϕ(x', y') τ 1 : G(x', y') = 0. la sua inversa.
τ : P P' oppure P'=τ(P) P immagine di P trasformato di P secondo τ se α è una figura geometrica α =τ(α) è la figura geometrica trasformata x' = f (x, y) τ : y' = g(x, y) espressione analitica della trasformazione
DettagliSpettroscopia in assorbimento overtone dell anidride carbonica con l uso di laser a diodo
Spettroscopia in assorbimento overtone dell anidride carbonica con l uso di laser a diodo A. Lucchesini, S. Gozzini Istituto per i Processi Chimico Fisici del Consiglio Nazionale delle Ricerche - Pisa
DettagliFissiamo nel piano un sistema di riferimento cartesiano ortogonale O, x, y, u.
Fissiamo nel piano un sistema di riferimento cartesiano ortogonale O, x, y, u. Definizione Una conica è il luogo dei punti, propri o impropri, reali o immaginari, che con le loro coordinate omogenee (x,
DettagliI VERIFICA DI GEOMETRIA 1 CORSO DI LAUREA IN MATEMATICA - 4 DICEMBRE 2007
A I VERIFICA DI GEOMETRIA 1 CORSO DI LAUREA IN MATEMATICA - 4 DICEMBRE 2007 ESERCIZIO 1. Si consideri il seguente sistema di equazioni lineari x + y + 2z = 1 2x + ky + 4z = h 2x 2y + kz = 0 (a) Determinare,
DettagliIntegrazione con metodo Monte Carlo
28 Ottobre 2010 Outline 1 Integrazione numerica I metodi deterministici di integrazione numerica (come Simpson, trapezi, e in generale Newton-Cotes) lavorano tipicamente con campionature uniformi del dominio.
DettagliLa trasformata di Fourier
La trasformata di Fourier (Metodi Matematici e Cacoo per Ingegneria) Enrico Bertoazzi DIMS Università di Trento anno accademico 2005/2006 La trasformata di Fourier 1 / 15 Outine 1 La serie di Fourier La
Dettaglia) Il denominatore dev essere diverso da zero. Studiamo il trinomio x 2 5x + 6. Si ha: x 1,2 = 5 ± se x ], 2[ ]3, + [;
ESERCIZIO - Data la funzione f (x) + x2 2x x 2 5x + 6, si chiede di: a) calcolare il dominio di f ; (2 punti) b) studiare la positività e le intersezioni con gli assi; (3 punti) c) stabilire se f ha asintoti
DettagliSPAZI TOPOLOGICI. La nozione di spazio topologico è più generale di quella di spazio metrizzabile.
SPAZI TOPOLOGICI La nozione di spazio topologico è più generale di quella di spazio metrizzabile. Definizione 1 Uno spazio topologico (X, τ) è una coppia costituita da un insieme X e da una famiglia τ
DettagliVariabili aleatorie: parte 1. 1 Definizione di variabile aleatoria e misurabilitá
Statistica e analisi dei dati Data: 11 Aprile 2016 Variabili aleatorie: parte 1 Docente: Prof. Giuseppe Boccignone Scriba: Noemi Tentori 1 Definizione di variabile aleatoria e misurabilitá Informalmente,
DettagliRisposta temporale: esempi
...4 Risposta temporale: esempi Esempio. Calcolare la risposta al gradino unitario del seguente sistema: x(t) = u(t) s + 5 (s + )(s + ) y(t) Il calcolo della trasformata del segnale di uscita è immediato:
DettagliUniversità di Trieste Facoltà d Ingegneria. Esercitazioni per la preparazione della prova scritta di Matematica 3 Dott.
Università di Trieste Facoltà d Ingegneria. Esercitazioni per la preparazione della prova scritta di Matematica 3 Dott. Franco Obersnel Lezione : struttura di IR n, prodotto scalare, distanza e topologia.
DettagliStatistica Sociale e Criminale (12 CFU) A.A. 2015/2016
Statistica Sociale e Criminale (1 CFU) A.A. 015/016 CdL Sociologia e Criminologia Simone Di Zio Dove siamo MODULO 3. L Inferenza statistica 3.1 Probabilità e variabili casuali 3. Le tecniche di campionamento
DettagliLa Trasformata di Fourier
La Trasformata di Fourier Preliminari: Spazi di Hilbert Da Wikipedia In matematica uno spazio di Hilbert è uno spazio vettoriale che generalizza la nozione di spazio euclideo. Gli spazi di Hilbert sono
DettagliLaboratorio II, modulo
Laboratorio II, modulo 2 206-207 Banda di un segnale e filtri (cfr. http://wpage.unina.it/verdoliv/tds/appunti/appunti_03.pdf e http://wpage.unina.it/verdoliv/tds/appunti/appunti_04.pdf e http://wpage.unina.it/verdoliv/tds/appunti/appunti_05.pdf
DettagliGrande rilevanza hanno in elettronica i segnali sinusoidali. Un. segnale sinusoidale è un segnale che varia nel tempo con una legge
I segnali sinusoidali Grande rilevanza hanno in elettronica i segnali sinusoidali. Un segnale sinusoidale è un segnale che varia nel tempo con una legge del seguente tipo u = U sen( ω t+ ϕ ) Figura A andamento
DettagliEdoardo Milotti - Metodi di trattamento del segnale 1
Edoardo Milotti - Metodi di trattamento del segnale 1 Consideriamo un certo processo di campionamento in cui si prendono N campioni con intervallo di campionamento Δt: in questo caso il tempo di campionamento
DettagliCorso di Laurea in Ingegneria Meccatronica SISTEMI ELEMENTARI DEL 1 o E 2 o ORDINE
Automation Robotics and System CONTROL Università degli Studi di Modena e Reggio Emilia Corso di Laurea in Ingegneria Meccatronica SISTEMI ELEMENTARI DEL o E 2 o ORDINE CA 5 Cesare Fantuzzi (cesare.fantuzzi@unimore.it)
DettagliPolitecnico di Milano - Scuola di Ingegneria Industriale. II Prova in Itinere di Statistica per Ingegneria Energetica 25 luglio 2011
Politecnico di Milano - Scuola di Ingegneria Industriale II Prova in Itinere di Statistica per Ingegneria Energetica 25 luglio 2011 c I diritti d autore sono riservati. Ogni sfruttamento commerciale non
Dettagli